MongoDB
 sql >> база данни >  >> NoSQL >> MongoDB

Как да използвам Javascript обект в конвейера за агрегиране на mongodb?

Има няколко начина да се подходи към това в рамката за агрегиране, без да се прибягва до mapReduce. Последните MongoDB 2.6 и по-нови версии имат някои оператори, които да помогнат тук, използвайки $let и $map за дефиниране на променлива и обработка на масива.

Вашата външна декларация изглежда по-добре за тези цели по следния начин:

var norm = [
    { "key": 1, "value": 1 }, 
    { "key": 2, "value": 1.16 },
    { "key": 3, "value": 1.413 },
    { "key": 4, "value": 1.622 },
    { "key": 5, "value":  1.6 },
    { "key": 6, "value": 1.753 },
    { "key": 7, "value":  3.001 },
    { "key": 8, "value":  2.818 },
    { "key": 9, "value": 3.291 },
    { "key": 10,"value": 2.824 },
    { "key": 11, "value": 2.993 },
    { "key": 12, "value": 2.699 },
    { "key": 13, "value": 1.099 },
    { "key": 14, "value": 1.035 },
    { "key": 15, "value": 1.172 },
    { "key": 16, "value": 1.013 },
    { "key": 17, "value": 0.9936 },
    { "key": 18, "value": 1.069 }
];

И след това обработете обобщения израз:

db.mycoll.aggregate([
    { "$match": {
        "_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"), 
        "_id.lt" : "l",
        "_id.rt" : "rltdlsts",
        "_id.m": false
    }},
    { "$unwind": "$value.rl" },

    { "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },

    { "$project": {
        "value": 1,
        "norm": {
            "$let": {
               "vars": {
                   "norm": norm
               },
               "in": {
                   "$setDifference": [
                       { "$map": {
                           "input": "$$norm",
                           "as": "norm",
                           "in": {
                               "$cond": [
                                   { "$eq": [ "$$norm.key", "$value.rl.p" ] },
                                   "$$norm.value",
                                   false
                               ]
                           }
                       }},
                       [false]
                   ]
               }
            }               
        }
    }},
    { "$unwind": "$norm" }

    { "$group": {
        "_id": "$value.rl.a", 
        "v": { "$sum": "$value.rl.v" },
        "c": { "$sum": "$value.rl.c" },
        "nv": { "$sum": { "$multiply": [ "$norm", "$value.rl.v" ] } }
    }}
])

В този $project етап, вие всъщност инжектирате външната декларация като променлива на масив в тръбопровода и след това обработвате всеки елемент, за да съответства на вашите съществуващи ключове "value.rl.p". Това връща само една съвпадаща стойност, така че по-нататъшното използване на $unwind всъщност само прави резултата от масива с единичен елемент единствена стойност за използване в по-късния $group изявление.

Традиционният подход в по-ранните версии, където операторите не се поддържат, е да се използва вложен $cond израз за оценка на всяка стойност:

db.mycoll.aggregate([
    { "$match": {
        "_id.day" : ISODate("2014-06-19T00:00:00.000Z"), 
        "_id.lt" : "l",
        "_id.rt" : "rltdlsts",
        "_id.m": false
    }},

    { "$unwind": "$value.rl" },

    { "$match": { "value.rl.p": { "$gte": 1, "$lte": 18 } } },

    { "$group": {
        "_id": "$value.rl.a", 
        "v": { "$sum": "$value.rl.v" },
        "c": { "$sum": "$value.rl.c" },
        "nv": { "$sum": { "$multiply": [ 
            { "$cond": [
                { "$eq": [ "$value.rl.p", 2 },
                1.16
                { "$cond": [
                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 3 },
                    1.413,
                    { "$cond": [
                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 4 },
                        1.622,
                        { "$cond": [
                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 5 },
                            1.6,
                            { "$cond": [
                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 6 },
                                1.753,
                                { "$cond": [
                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 7 },
                                    3.001,
                                    { "$cond": [
                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 8 },
                                        2.818,
                                        { "$cond": [
                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 9 },
                                            3.291,
                                            { "$cond": [
                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 10 },
                                                2.824,
                                                { "$cond": [
                                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 11 },
                                                    2.993,
                                                    { "$cond": [
                                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 12 },
                                                        2.699,
                                                        { "$cond": [
                                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 13 },
                                                            1.099,
                                                            { "$cond": [
                                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 14 },
                                                                1.035,
                                                                { "$cond": [
                                                                    { "$eq": [ "$value.rl.p", 15 },
                                                                    1.172,
                                                                    { "$cond": [
                                                                        { "$eq": [ "$value.rl.p", 16 },
                                                                        1.013,
                                                                        { "$cond": [
                                                                            { "$eq": [ "$value.rl.p", 17 },
                                                                            0.9936,
                                                                            { "$cond": [
                                                                                { "$eq": [ "$value.rl.p", 18 },
                                                                                1.069,
                                                                                1
                                                                            ]}
                                                                        ]}
                                                                    ]}
                                                                ]}
                                                            ]}
                                                        ]}
                                                    ]}
                                                ]}
                                            ]}
                                        ]}
                                    ]}
                                ]}
                            ]}
                        ]}
                    ]}
                ]}
            ]},
            "$value.rl.v" 
        ]}}
    }}
])

Изглежда шумно, но е следващата най-ефективна форма на заявката, показана по-горе. В действителност бихте генерирали етапа на тръбопровода по начин, подобен на показан тук .




  1. Redis
  2.   
  3. MongoDB
  4.   
  5. Memcached
  6.   
  7. HBase
  8.   
  9. CouchDB
  1. Удостоверете се след избор на базата данни

  2. Проверете дали колекция MongoDB е ограничена с драйвера .NET 2.0

  3. MongoDb чрез jndi

  4. Какви механизми за сигурност има Meteor?

  5. Платна-монго. Намерете в масив